import pandas as pd
import openpyxl as openylx
from openpyxl import load_workbook
import warnings
import xlrd
import xlwt


def insertDate():
    批量采集结果 = [
        ['姓名', '证件号码', '个人账号', '缴存时段', '缴存基数（元）', '单位缴存比例', '个人缴存比例', '金额合计（元）']]
    heard = 批量采集结果[0]
    批量采集结果.pop(0)
    date = pd.DataFrame(批量采集结果, columns=heard)
    print(date)
    date.to_excel('../文件/new.xlsx', index=False, startrow=4)


def dateDoing():
    公积金数据接口数据 = '../文件/合肥/下载公积金数据接口数据2024-03-21.xls'
    公积金待缴人员表路径列表 = ['../文件/合肥/公积金缴交明细2024-03-211711012833.xls']

    pd.set_option('display.max_columns', None)
    warnings.filterwarnings('ignore')
    headMap = { '公积金单位缴费': '单位月缴存额','公积金个人缴费': '个人月缴存额'}

    for item in 公积金待缴人员表路径列表:
        print(f'本次运行的文件路径为：{item}')
        # 读取社保待缴人员表
        readExcel = pd.read_excel(item, header=2)
        ###########################################################
        # 注:合肥公积金中只有'姓名'字段,没有身份证号, 合肥是通过姓名做关联关系的
        readExcel.rename(columns={'姓名':'人员姓名'},inplace=True)
        # 将读取的姓名数据转成列表,

        readExcelList = readExcel['人员姓名'].values.tolist()
        print(f'本次读取的姓名有:{readExcelList}')
        # 读取社保数据接口表中的数据
        readInterfaceExcel = pd.read_excel(公积金数据接口数据, dtype=str)
        heardList = readInterfaceExcel.columns.tolist()
        print(f'当前数据接口模板表的表头为{heardList}')
        # 匹配出社保数据接口中证件号码包含在readExcelList中的数据
        readInterfaceDate = readInterfaceExcel[readInterfaceExcel['人员姓名'].isin(readExcelList)]
        print(f'匹配姓名后的数据为{readInterfaceDate}')

        # 合并两个数据列表,并通过表头字段head ,获取其中需要的几列
        mergeDate = pd.merge(readInterfaceDate, readExcel, how='inner', on=['人员姓名'])
        print("*****************")
        #公积金缴存基数/公积金单位缴存比例 ...等分别重新设置值
        for i in range(0, mergeDate.shape[0]):
            for key,value in headMap.items():
                mergeDate.loc[i, key] = mergeDate.loc[i, value] #覆盖headMap中对应的列

        resultDate = mergeDate[heardList]

        # # 将'公积金单位缴费'和'公积金个人缴费'字段都保留两位小数
        resultDateList = resultDate.values.tolist()
        print(f'将匹配后的数据转换成列表{resultDateList}')
        # # 获取其中的行数,并将所有行数加1
        indexList = readInterfaceDate.index.tolist()
        for i in range(0, len(indexList)):
            indexList[i] = indexList[i] + 1
        print(f'处理后的行数列表{indexList}')

        # 打开xls文件，并在指定行中写入文件
        workbook = xlrd.open_workbook(公积金数据接口数据)  # xlrd打开excel
        sheet = workbook.sheet_by_index(0)
        wb = xlwt.Workbook(encoding='utf-8')   # lxwt新建一个sheet页
        new_sheet = wb.add_sheet(sheet.name)
        for row_index in range(sheet.nrows):   # 循环每一行
            row = sheet.row_values(row_index)  # 旧数据中每一行的值
            if row_index in indexList:         #如果行号与之前存储的匹配数据行列表中的值相同
                index = indexList.index(row_index)
                # 写入新数据到新的sheet
                for col_index, value in enumerate(resultDateList[index]):
                    if str(value) == 'nan':
                        value = ''
                    new_sheet.write(row_index, col_index, str(value))
                print(f'在{row_index}行中写入新数据:{resultDateList[index]}')
            else:
                # 写入旧数据到新的sheet
                for col_index, value in enumerate(row):
                    new_sheet.write(row_index, col_index, value)
        wb.save(公积金数据接口数据)


# dateDoing()

def addOther():
    # 将其他的特殊人员写入到表格中
    # 社保数据接口数据 = '../文件/东莞/下载数据接口数据2024-04-15.xls'
    # 特殊在保人员文件路径 = '../文件/东莞/特殊公积金在保人员.xls'

    warnings.filterwarnings('ignore')
    readDate = pd.read_excel(公积金数据接口数据, dtype=str)
    readOtherDate = pd.read_excel(特殊在保人员文件路径, dtype=str)
    lenth = len(readOtherDate)

    if (lenth > 0):
        concatDate = pd.concat([readDate, readOtherDate], axis=0)
        print( f'特殊在保人员文件中数据不为空,拼接特殊人员数据,共有{len(concatDate)}条')
    else:
        concatDate = readDate
        # Log.Info('特殊在保人员文件中数据为空,没有特殊人员往下执行')
        print( '特殊在保人员文件中数据为空,没有特殊人员往下执行')
    # 拼接特殊在保人员的数据
    concatDateHead = concatDate.columns.tolist()
    pd.set_option('display.max_columns', None)
    # 设置groupby后的计算规则

    # 将证件号码，这一列的类型装换为str 类型，才可以用groupby进行分组求和
    concatDate['证件号码'] = concatDate['证件号码'].astype(str)
    # # 根据证件号码进行分组求和 as_index
    headFirst = ['员工号', '人员姓名', '证件号码', '人员编码', 'BU', '部门名称',
                 '成本中心']  # 设置一下数据不用变 的表头用来区分‘first’和‘max’
    for head in concatDateHead:
        if head in headFirst:
            concatDate[head] = concatDate.groupby('证件号码')[head].transform('first')
        else:
            concatDate[head] = concatDate.groupby('证件号码')[head].transform('max')

    # 如果需要，可以删除重复的'A'列值
    concatDate.drop_duplicates(subset='证件号码', inplace=True)
    itemDateframe = concatDate.reset_index(drop=True).fillna('')
    # 所有结果做保留两位有效数字处理
    colList = itemDateframe.columns.tolist()
    nameList = ['社保应收合计', '社保个人合计', '社保单位合计', '养老保险缴费基数', '养老保险个人交', '养老保险单位交',
                '医疗保险缴费基数', '医疗保险个人交', '医疗保险单位交', '工伤保险缴费基数', '工伤保险单位交',
                '失业保险缴费基数', '失业保险个人交', '失业保险单位交', '生育医疗缴费基数', '生育医疗单位交',
                '大病医疗单位', '大病医疗个人', '社保代扣', '公积金缴存基数（元）', '公积金单位缴存比例',
                '公积金个人缴存比例', '公积金单位缴费', '公积金个人缴费', '公积金金额合计（元）', '公积金代扣']

    for name in colList:
        if name in nameList:
            itemDateframe[name] = itemDateframe[name].map(lambda x: round(x, 2))
    Log.Info(self, itemDateframe)
    # itemDateframe.fillna('')
    print( f'去掉证件号码相同的重复数据后,存在{len(concatDate)}条')
    # 写入.xls文件
    wb = xlwt.Workbook(encoding='utf-8')  # lxwt新建一个sheet页
    #    new_sheet = wb.add_sheet(sheet.name)
    sheet = wb.add_sheet('Sheet0')
    # 将DataFrame的列名写入Excel表头
    for i, col_name in enumerate(itemDateframe.columns):
        sheet.write(0, i, col_name)
    # 将DataFrame的数据写入Excel
    for i, row in itemDateframe.iterrows():
        for j, col in enumerate(row):
            sheet.write(i + 1, j, col)
    wb.save(公积金数据接口数据)


# 核对数据接口数据是否正确
def checkDate():
    下载数据接口核对数据 = '../文件/合肥/下载公积金数据接口数据2024-04-07.xls'
    特殊在保人员文件路径 = '../文件/合肥/特殊公积金在保人员.xls'
    核对结果文件路径='../文件/合肥/核对结果.xlsx'
    pd.set_option('display.max_columns', None)
    公积金待缴人员表路径列表 = ['../文件/合肥/公积金缴交明细2024-04-071712471153.xls']
    columnsname = {'姓名': '人员姓名'}
    warnings.filterwarnings('ignore')
    # 读取社保数据接口表中的数据
    str_datemap={'人员编码': str,'证件号码': str,'人员姓名': str}  #设置一些读取excel时读取为str类型的数据


    readInterfaceExcel = pd.read_excel(下载数据接口核对数据,usecols='A:E',dtype=str_datemap)
    print(f'本次下载的数据接口核对数据有{len(readInterfaceExcel)}条')
    print(readInterfaceExcel)
    readOtherExcel = pd.read_excel(特殊在保人员文件路径,usecols='A:E',dtype=str_datemap)
    print(f'本次属于特殊人员的数据有{len(readOtherExcel)}条')

    lenth = len(readOtherExcel)
    if (lenth > 0):
        readInterfaceExcel = pd.concat([readInterfaceExcel, readOtherExcel], axis=0)
        print('特殊在保人员文件中数据不为空,拼接特殊人员数据')
    #拼接特殊人员表后,如果两行全部数据都想相同的,就去除一行
    readDate = readInterfaceExcel.drop_duplicates(keep='first')
    print(readDate)

    resultDateList = []
    for item in 公积金待缴人员表路径列表:
        # 读取社保待缴人员表
        readExcel = pd.read_excel(item, header=2,dtype={'个人账号':str})
        readExcel.rename(columns=columnsname, inplace=True)
        readExcel.fillna(0, inplace=True)
        resultdate = readExcel
        resultDateList.append(resultdate)
    caoncatDate = pd.concat(resultDateList, axis=0)
    print(f'本次属于在缴人员的数据有{len(caoncatDate)}条')
    print(caoncatDate)
    mergeDate = pd.merge(readDate, caoncatDate, how='outer', on=['人员姓名'])
    print(mergeDate)
    # print(mergeDate.columns)

    # 可以根据需要添加更多列对(需要相互比较的列明)
    column_pairs=[('公积金个人缴费', '个人月缴存额'), ('个人月缴存额', '单位月缴存额')]
    # column_pairs = [('生育医疗单位交', '医疗单位交')]

    # 使用列表解析来创建条件 判断是否相等,不相等的为ture ,相等的为false
    conditions = [mergeDate[col1] != mergeDate[col2] for col1, col2 in column_pairs]
    # print(conditions)
    # # 使用any函数来检查任何条件是否为True
    mask = pd.concat(conditions, axis=1).any(axis=1)
    #
    # # 使用布尔mask来筛选行
    filtered_df = mergeDate[mask]
    print(f'得到下载数据与缴交数据不相同的数据有{len(filtered_df)}条')
    filtered_df.to_excel(核对结果文件路径)



checkDate()
